1. 제 목 : SDx 산업의 경쟁력 진단과 SW·AI 인력양성 정책 연구 - SDV 산업을 중심으로-
2. 연구 목적 및 필요성
디지털 전환과 SDx 확산으로 자동차 산업은 SDV(Software-Defined Vehicle) 산업으로 전환되고 있으나, 이를 뒷받침할 SW·AI 인력 공급은 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 SDV 산업의 전환 수준과 인력 수급 실태를 실증적으로 분석하고, SDICI를 활용해 기업 유형별 전환 병목을 진단한다. 이를 통해 기업의 전환 단계와 특성에 맞는 인력 및 산업 정책 수립의 근거를 제시하고자 한다.
3. 연구의 구성 및 범위
본 연구는 SDV 산업의 추진 현황, SW·AI 인력 수급 실태, 기업의 소프트웨어 중심 전환 역량을 종합적으로 분석한다. 이를 위해 실태조사를 통해 산업·기업 규모별 인력 현황과 전환 특성을 파악하고, SDICI 지표체계를 설계해 기업별 역량 수준을 정량화하였다. 이후 업종, 규모, 성숙도별 차이와 인력 병목 요인을 실증적으로 분석하고, 이를 바탕으로 기업 유형별 정책 수요와 차별화된 인력·산업 정책 대안을 제시하였다.
4. 연구 내용 및 결과
본 연구는 SDx 산업, 특히 SDV 산업으로의 전환 과정에서 심화되고 있는 SW·AI 인력 수급 격차를 단순한 인력 부족 문제가 아니라 산업 전환 과정에서 발생하는 구조적 미스매치로 규정하고, 이를 실증적으로 진단하여 정책적 대응 근거를 제시하는 데 목적이 있다.
분석 결과, 자동차산업은 SDV 관련 R&D 비중과 인력 투입 측면에서 이미 확산 단계에 진입한 것으로 나타났다. 그러나 전환의 핵심이라 할 수 있는 소프트웨어 중심의 내재화 수준은 여전히 초기 단계에 머물러 있다. SDV 관련 인력 비중은 확대되고 있으나 핵심 SW 인력 비중은 낮게 유지되고 있어, SDV 전환이 외형적으로는 진전되고 있음에도 산업 내부의 구조적 전환은 충분히 이루어지지 않고 있음을 보여준다.
이러한 불일치는 산업군과 기업 규모에 따라 더욱 뚜렷하게 나타났다. 자동차·부품 제조업은 SDV 전환에 따른 실행 부담이 높음에도 SW 인력 비중이 낮아 하드웨어 중심의 전환 리스크가 집중되는 양상을 보였다. 반면 SW·서비스 부문에서는 특히 중견기업을 중심으로 SDV 인력 투입 규모에 비해 핵심 SW 인력 확보와 매출 성과 창출이 충분히 이루어지지 못하는 병목이 확인되었다. 인력 수급 측면에서도 SDV 전체 인력 부족률보다 SW·AI 인력 부족률이 현저히 높게 나타나, 문제의 본질이 인력 총량의 부족이 아니라 전환 단계, 직무, 숙련 수준, 기업 유형 간 질적 미스매치에 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 이러한 문제를 보다 정밀하게 진단하기 위해 소프트웨어중심혁신역량지수(SDICI)를 활용하였다. SDICI는 기업의 전략, 기술, 인적, 비즈니스, 생태계 역량을 종합적으로 측정하는 지표로, 본 연구에서는 이를 바탕으로 SW·AI 인력 구조와 기업 성과 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과, SDV 전환은 역량이 선형적으로 개선되는 과정이 아니라 일정한 임계점을 전후로 병목의 성격이 변화하는 비선형적 전환 구조를 보였다. 전환 초기에는 기초 역량과 실행 기반이 주요 제약요인으로 작용하지만, 성숙도가 높아질수록 병목은 투자 확대, 고급 인력 확보, 표준화, 외부 협력, 사업모델 확장 및 성과 전이 영역으로 이동하는 것으로 나타났다.
군집분석 결과, 기업은 SDV 전환 수준에 따라 기반구축형, 실행·전환형, 확장·성장형, 선도·확산형의 네 가지 유형으로 구분되었다. 각 유형은 상이한 전환 병목과 정책 수요를 지니고 있어, 향후 정책은 기업의 성숙도 수준에 따라 차등화된 방식으로 설계될 필요가 있다. 또한 회귀분석 결과, 기술역량은 SDV 매출의 발생과 확대를 설명하는 핵심 요인으로 확인되었으며, 인적역량은 일정 수준의 기술 기반이 확보된 이후 스케일업 단계에서 성과를 증폭시키는 요인으로 나타났다. 이는 SDV 전환정책이 인재양성과 기술역량 강화를 병행해야 하며, 특히 기술 기반이 실제 성과로 전이될 수 있도록 운영역량과 사업화 지원을 함께 설계해야 함을 시사한다.
종합하면, 본 연구는 SDV 전환이 단순한 기술 도입이나 인력 확충이 아니라 인재양성, 기술역량 강화, 기업 간 협력구조, 데이터·플랫폼·검증 인프라, 성과 창출체계를 통합적으로 재설계해야 하는 산업전환 과제임을 보여준다. 따라서 향후 정책은 범용 교육과 단기 인력 공급 중심에서 벗어나 국가 표준 역량체계, 산업문제 해결형 교육, 공유형 고급인력 풀, 실증 인프라 연계, 성과 기반 지원체계로 고도화될 필요가 있다. 또한 제조기업과 SW기업 간 외주 중심 관계를 공동개발, 공동 지식재산 창출, 수익 공유 기반의 공동 가치 창출 구조로 전환하고, 데이터 개방, 공통 플랫폼, 검증·인증 인프라를 확충해야 한다. 아울러 기업의 SDICI 수준에 따라 지원정책을 차등화하고, 특히 50점 전후의 임계 구간 기업을 집중 지원함으로써 기술·인력 투입이 실제 매출, 서비스 출시, 생산성 향상 등 산업성과로 연결되도록 정책체계를 정교화해야 한다.
5. 정책적 활용 내용
첫째, SW·AI 인력양성 정책 개선에 활용할 수 있다. SDV 산업의 인력 문제는 단순히 인력이 부족한 것이 아니라, 필요한 직무와 숙련 수준이 맞지 않는 데서 발생한다. 따라서 기초 SW 인력, 차량용 SW 전문인력, AI·데이터·보안 인력 등 단계별로 필요한 인재를 체계적으로 양성하는 데 활용할 수 있다.
둘째, 기업 수준에 맞는 맞춤형 지원정책 수립에 활용할 수 있다. 기업마다 SDV 전환 수준과 부족한 역량이 다르므로, 초기 기업에는 인프라와 실증 지원을, 전환 단계 기업에는 SW·AI 인력 확보와 운영체계 고도화를, 성장 기업에는 사업화와 시장 확대 지원을 차별적으로 제공할 수 있다.
셋째, 정책 성과를 점검하는 기준으로 활용할 수 있다. SDICI를 활용하면 기업의 기술역량, 인력역량, 사업화 역량 등이 얼마나 개선되었는지 확인할 수 있다. 이를 통해 단순히 지원 기업 수나 교육 인원만 보는 것이 아니라, 실제 전환 성과와 매출 창출 여부까지 점검할 수 있다.
6. 기대효과
첫째, 소프트웨어 중심 산업 전환을 촉진할 수 있다. 자동차·부품 기업의 SW 역량 강화, SW·서비스 기업의 SDV 시장 진입, 중소·중견기업의 전환 부담 완화를 지원함으로써 SDV 산업 경쟁력을 높일 수 있다. 또한 이러한 방식은 향후 조선, 항공, 로봇, 제조 등 다른 SDx 산업으로도 확장될 수 있다.
둘째, 정책 지원의 효과를 높일 수 있다. 기업별 부족한 부분을 정확히 파악해 필요한 지원을 제공함으로써 정책 자원의 낭비를 줄이고, SDV 전환 속도와 성과를 높일 수 있다.
